招生信息 | 新加坡国立大学数码金融科技硕士
新加坡国立大学(NUS)数码金融科技硕士(MSc DFinTech)由新加坡国立大学计算机学院和新加坡国立大学商学院联合提供。
入学时间
2024年8月
申请时间
2023年11月1日-2024年1月31日
金融科技(简称FinTech)泛指用于改进并自动化金融服务交付的技术与创新。随着云计算、数据分析和人工智能 (AI) 领域的进步,金融科技行业在过去十年中呈爆炸式增长。
为了满足新加坡和全球对高素质金融科技人才不断增长的需求,新加坡国立大学数码金融科技硕士课程旨在帮助学生在计算机与金融方面打下坚实的基础,并提供一系列选修课程,分为三个垂直领域:计算机技术、金融数据分析,以及数字金融交易和风险管理。
该项目主要致力于帮助毕业生做好准备,进入金融机构或金融科技公司从事兼具挑战性与回报的职业,例如人工智能软件开发人员、数据科学家、金融科技安全专家、金融量化分析师等。
为什么选择它
✓
计算机学院与商学院共同授课
课程由新加坡国立大学计算机学院和商学院提供,为学生在金融科技领域打下坚实的基础。在全球范围内,这两所学院在各自学科领域均名列前茅*。
*参见2023年QS世界大学学科排名
✓
灵活的课程组合
通过灵活的课程组合优化学习。从三个选修课垂直领域择其一进行学习,或者根据个性化需求选择选修课,并开展适合自己的毕业项目——在教职人员督导下进行学术研究项目,或者参与金融科技公司实习以获取实际行业经验。
✓
应对快速发展
为进入快速发展的金融科技领域做好职业准备,例如担任区块链开发人员、金融分析师或金融科技产品专家。
课程框架
数码金融科技硕士课程共52学分,包括28学分核心/必修课程,12学分选修课程,以及12学分的毕业项目。
✓
核心/必修课程
学生必须完成以下列表中的28学分(16学分计算机和金融课程,12学分金融科技课程)
FT5001 面向消费者的金融科技创新 2学分
FT5002 金融机构数字化转型 2学分
FT5003 区块链创新 2学分
FT5004 用于区块链应用的编程 2学分
FT5005 面向金融的机器学习 4学分
*BMD5301 金融科技专业人士金融导论 4学分
BMD5302 金融科技专业人士金融建模 4学分
*IT5001 软件开发基础 4学分
*IT5003 数据结构和算法 4学分
* 完成过一门或多门类似于BMD5301、IT5001和/或IT5003的学生可以向计算机学院提交申请,经批准后可修读以下替代课程:
IT5004 企业系统架构基础
IT5005 人工智能,或
IT5006 数据分析基础
✓
选修课程
强烈建议学生从以下三个垂直领域中选择一个(但不是必须),选修其中的12学分课程:
1、计算机技术
CS5224 云计算 4学分
CS5231 系统安全 4学分
CS5321 网络安全 4学分
CS5331 Web安全 4学分
CS5421 数据库应用程序设计和调优 4学分
CS5439 软件安全 4学分
FT5008 区块链应用当代专题 2学分
IS4234 合规与监管技术 4学分
IS5008 技术风险和网络弹性 4学分
IS5009 金融科技解决方案专题 4学分
2、金融数据分析
CS5242 神经网络和深度学习 4学分
CS5246 Web文本处理 4学分
CS5339 机器学习理论与算法 4学分
CS5344 大数据分析技术 4学分
CS5446 人工智能规划和决策 4学分
FT5009 金融数据分析当代专题 2学分
IS5006 以人为中心的智能系统 4学分
IS5126 应用分析实践 4学分
IS5152 数据驱动的决策 4学分
3、数字金融交易和风险管理
BMF5342 金融和数据分析中的技术颠覆 4学分
BMF5346 风险投资和私募股权 4学分
BMF5353 应用投资策略 4学分
BMF5354 数字时代的金融监管 4学分
BMF5355 金融机构、市场、系统和技术 4学分
BMF5358 金融科技创业 4学分
BT4013 资本市场交易和投资分析 4学分
BT4016 金融服务风险分析 4学分
CS5233 仿真和建模技术 4学分
FE5103 权益型产品及其衍生品 4学分
FE5224 应用风险管理前沿主题 2学分
FE5227 商品基本面和建模 2学分
✓
毕业项目
学生可以选择在为期两个学期的毕业项目中进行学术研究项目或金融科技实习。
FT5007 金融科技毕业项目 12学分
注意:上述课程列表仅供参考,如有调整恕不另行通知。更多信息请关注项目官网更新,并访问NUSMODS查询。
申请资格
因名额有限,新加坡国立大学数码金融科技硕士的录取是在竞争的基础上进行的。申请人应具备以下最低要求:
✓
学历
计算机学士学位(例如CS/IS/CEG),或相关学科学士学位(例如科学、技术、工程与数学(STEM),金融、经济或商科)
注:具有上述以外学历的申请人可根据具体情况予以考虑,但须经学院批准。
✓
技能/经验
具备Python编程知识和/或高级定量学科知识
对于相关学科(见上文)学士学位持有者,需要具备2年金融科技或信息技术(IT)行业经验。
✓
英语
母语和大学教学语言不完全是英语的申请人:
托福网考最低分数90,或雅思学术类考试总分最低6.0。
注:托福/雅思成绩自考试之日起两年内有效,请注意过期分数不可用于申请。
✓
其他
对于国际申请人:
GRE最低分数320(文字推理和数量推理)和3.5(分析性写作),或GMAT最低分数700。
*建议提交GRE/GMAT成绩,但这不是必须的。
候选人可能需要参加学院规定的其他测试。
注:GRE成绩自考试之日起五年内有效,请注意过期分数不可用于申请。
✓
请注意
申请人有责任确保申请信息及所有证明文件真实、正确。作为申请的一部分,新加坡国立大学保留核实申请人所提供的信息的权利。大学有权拒绝录取、撤销录取和/或开除申请中有虚假或误导性信息(包括但不限于考试成绩、简历、证书、成绩单等)的申请人/学生。
学制
全日制:18个月
非全日制:30个月
*请注意:国际申请人必须被新加坡认可的全日制课程录取才能申请学生准证(Student’s Pass)。如需更多信息,请参阅新加坡移民与关卡局(ICA)网站。
学费
62,850新币(不含消费税)/
68,506.50新币(含9%消费税)
注:新加坡国立大学校友可获得15%学费折扣。其他学费详情请查阅官网。